Vier op de vijf engineers gebruikt dagelijks AI-agents

Engineers namen AI-agents sneller in gebruik dan hun teams betrouwbare infrastructuur bouwden. Dat is de rode draad in het tweede jaarlijkse State of Development-rapport van Temporal, gepubliceerd op 26 augustus. Van de ruim 550 ondervraagde engineers in de Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk werkt 80,8 procent dagelijks of vaker met AI-agents. Een jaar eerder was dat 47,3 procent.

Van losse proef naar productiecode

Temporal liet het onderzoek uitvoeren door Qualtrics tussen 29 april en 25 mei 2026. Na kwaliteitscontrole bleven 554 respondenten over, tweederde uit de VS en een derde uit het VK en de rest van EMEA. De mediaan ligt op vijf agents per respondent, het gemiddelde op 10,7. Bijna de helft (49,1 procent) zegt dat agents in productie draaien of inmiddels de kern zijn van hoe hun team software uitlevert.

Het tempo verschuift mee. 51,3 procent gaat binnen enkele uren of sneller van prototype naar productiecode, en 26,9 procent doet dat in minuten. Die snelheid sluit aan bij wat toolbouwers zelf laten zien, zoals AWS dat GPT-5.6 in Kiro zette voor agentic coding.

Vertrouwen en storingen lopen uiteen

85,5 procent vertrouwt de output van agents op zijn minst enigszins, en 24,7 procent vertrouwt die volledig. Tegelijk loopt 41,1 procent dagelijks of vaker tegen problemen aan met agents, en 9 procent spreekt van continue problemen. Toch noemt 91,1 procent de productiviteitswinst een verbetering of meer dan dat.

Samar Abbas, medeoprichter en CEO van Temporal, vat die spanning samen met de opmerking dat engineers AI-agents sneller adopteerden dan de meeste teams betrouwbare infrastructuur bouwden. Eerder onderzoek wees dezelfde kant op: uit werk van Princeton bleek dat agent-skills goed werken tot de bibliotheek te groot wordt.

Kosten en state houden de rem erop

De grootste blokkade om meer agents in te zetten is het bijhouden van state, genoemd door 35,7 procent. Debuggen volgt daarna, met kostenbeheer op de derde plek. 79,8 procent ziet token- en computekosten als een beperkende factor voor schaal en experimenten. Bij volledig autonome agents noemt 39,5 procent veiligheid als voornaamste rem, een zorg die ook terugkomt in meldplichten zoals het SAFE-raamwerk.

Wat betekent dit

De cijfers laten een beroepsgroep zien die de technologie omarmt en tegelijk de rekening ziet oplopen. 77,5 procent blijft optimistisch over de eigen rol, maar 56,7 procent verwacht dat het voor junior engineers moeilijker wordt om aangenomen te worden. Voor senioren zegt 45,5 procent hetzelfde, en 26,4 procent van de bedrijven remt of stopt het aannemen al. Opvallend: 92,3 procent heeft weleens geprobeerd eerder aangeschafte software zelf opnieuw te bouwen met agents.

Dat botst met wat bestuurders zelf rapporteren. In een NBER-enquete onder bijna 6.000 leidinggevenden gaf ruim 90 procent aan geen AI-effect op de werkgelegenheid te zien. Op de werkvloer verschuift het werk intussen wel, zoals eerder bleek uit onderzoek waarin een op de vijf werknemers taken van collega’s aan AI gaf. Voor teams die nu opschalen ligt de winst minder bij een beter model en meer bij saaie zaken: state, observability en een begroting voor tokens.